指数全天强势，沪指涨逾2%，深成指、创业板指双双涨超3%。板块方面，证券板块集体上涨，首创证券、华鑫股份、天风证券、太平洋、锦龙股份、国盛金控等多股触及涨停板；人形机器人快速拉升，斯菱股份超15%领涨，天奇股份、博实股份、雷赛智能、鸣志电器涨停，奥比中光涨超10%；医疗服务全面上涨，昭衍新药、金域医学、通策医疗等多股涨停，爱尔眼科、凯莱英等涨超5%；银行板块持续震荡，六大行领跌；公路铁路运输板块涨幅靠后，申通地铁跌超5%，锦江在线走出“天地板”；国中水务等高位股尾盘继续退潮。总体来看，两市个股呈普涨态势，上涨个股超5000只。 盘面上，证券板块、机器人概念、医药板块涨幅居前股票t+0 平台，银行板块、公路铁路运输涨幅靠后。
三大指数今日低开高走，沪指午后放量涨超2%，深成指、创业板指均涨逾3%。以券商为首的大金融板块爆发，锦龙股份8天5板，天风证券、首创证券、华鑫股份、国盛金控、太平洋、弘业期货等十余股涨停。医药医疗股全线反弹，香雪制药、通策医疗、昭衍新药、金域医学、百花医药等多股封板。机器人概念股集体走强，信邦智能、中大力德、柯力传感、鸣志电器、雷赛智能、龙洲股份等涨停。下跌方面，高位股出现退潮，大众公用、锦江在线尾盘触及跌停，双双上演天地板，国中水务走出准天地板，金龙汽车、申通地铁等跌超7%。个股呈现普涨态势，沪深京三市超5100股飘红，今日成交达9033亿元。
日前，360集团创始人周鸿祎和广东省人工智能产业协会创始会长杜兰博士围绕人工智能发展和应用等话题进行对谈，并分享了各自在人工智能领域的经验和见解。
周鸿祎和杜兰首先提到了人工智能科普的重要性，对此两人形成了一致的看法。
周鸿祎解释了自己为什么要做人工智能科普。他认为，第一，人工智能是一场工业革命级别的技术，会在未来几十年里改变世界，改变社会，重塑职业和行业；第二，人工智能和每个人的工作方式、生活方式密切相关，不可能不去了解；第三，人工智能是被公众误传、误解最多的技术之一，需要通过科普来消除公众疑虑，使人工智能变成人类有史以来最好的工具。
两人就人工智能技术的应用落地，包括如何找到合适的场景和解决实际问题等话题进行讨论时，杜兰认为，实体产业在大模型出现以后有谋求转型的意愿，但不知道大模型该如何在企业里落地。“如果2023年人工智能行业需要大家比拼刺刀、比拼性能、比拼测试的结果，2024年就应该更加落地，更加和实体产业结合”，杜兰说。
对此周鸿祎指出，大模型落地企业应用主要可从以下方面入手：第一是基础能力，包括写作、海报生成、数字人视频等，可在市场部等和业务直接关联性不高的职能部门应用；第二是增强能力，可在开发型企业内部取代部分研发工作；第三是业务能力，利用智能体框架，让大模型从快思考转成慢思考模式，把多个大模型组合起来解决业务问题。
周鸿祎认为股票t+0 平台大模型之于大企业和小企业有不同的方法论，大企业可以选择定制私有化大模型进行本地化部署，然后进行内部的情报分析、知识管理、多模态处理等；但对中小企业，可以先从一些简单的人工智能工具用起，用更低成本、更便捷的方式满足业务需求。
杜兰也认为，对于部分中小微企业而言，除了降本增效的需求，对它们更重要的是能否从获客、营收或流量支持等角度获得帮助。她认为，很多中小微企业数字化程度还比较低，企业老板也缺少相应的意识。所以要让他们走出第一步，再培养使用习惯，让企业主相信人工智能会产生很大的成效。
人工智能时代哪些人才更受欢迎？上985重要还是懂人工智能重要？周鸿祎认为，如果一个人能力很强，素质很高，那他学习人工智能应该不是问题，因为人工智能使用难度并不高，对文科生和理科生一视同仁。“现在跟人工智能打交道，文科生可能更有优势，因为他们的表达能力和语言组织能力更强。”周鸿祎表示，对于360而言，如果招聘过程中一个人不能熟练使用人工智能，那他一定会被淘汰。
对于近期有观点认为，人工智能行业发展过快过热，是否存在泡沫这一话题，周鸿祎和杜兰均认为，即便该行业存在某些短期的经济压力和社会质疑，长远来看仍对整体科技进步具有正面意义，有助于筛选出最具发展潜力的新技术和商业模式。
杜兰提出，当人们发现人工智能并非万能之后，行业必然会慢慢走向泡沫破裂的低谷期，这和技术周期也有关，还是要看泡沫背后的价值是什么。周鸿祎则认为，一个行业没有泡沫就不能吸引很多资金和优秀人才的进入，比如当时“百模大战”至少解决了中国大模型从无到有的问题。
周鸿祎说，应该从历史趋势看事物发展。正如电动机被发明之后，用了近30年逐步改进工艺，提高效率，更改工厂格局，用多个小型电动机分布式驱动代替传统大型蒸汽机的中心式驱动，才带动产业变革。“就像期望用一个大模型控制所有业务而不改变业务流程的格局，带不来降本增效，把多个大模型嵌在企业内部不同的业务流程里进行单元驱动，才能实现用人工智能重塑企业的管理架构、组织架构和业务流程。”
而对于中美之间人工智能目前的差距，周鸿祎认为，两者之间主要差距还是在高算力GPU芯片上，但模型算法间的差距并不大。“感谢开源和开放的生态环境，去年我认为这个差距在两年左右，但现在这个差距可能已经被拉到半年左右。”周鸿祎举例说，OpenAI推出GPT-4o约半年后，国内多家厂商就推出了类似技术，虽然细节上仍有差距，但“能在半年左右推出类似产品说明差距已经不大了”。
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